申请/专利权人：辉羲智能科技(上海)有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808890A

主分类号：G06T7/80

分类号：G06T7/80;G06T7/73;G06T7/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种相机与点云传感器外参标定矫正方法，包括以下步骤：S1、输入相机拍摄的图像和点云传感器采集的点云单帧数据；S2、通过时间戳和相机外参对齐图像和点云；3、图像分割；S4、点云分割；S5、点云跟踪融合匹配；S6、将图像分割结果和点云分割结果通过同类别距离筛选方式，对图像目标和点云目标进行距离和角度参数对齐匹配实现图像目标、点云目标实例对齐，其中将图像目标作为真值，点云目标作为预测结果，得到点云图像投影；S7、在匹配成功的图像目标、点云目标实例中，通过分析典型参照物和普通参照物的点云图像投影一致性，优化代价函数。有益效果是泛化性好、针对性强。

主权项：1.一种相机与点云传感器外参标定矫正方法，其特征在于包括以下步骤：S1、输入相机拍摄的图像和点云传感器采集的点云单帧数据；S2、通过时间戳和相机外参对齐图像和点云；S3、在图像中，采用具有较好泛化性的视觉基础大模型分割方案处理分割后的图像目标作为图像分割结果，图像目标包括典型参照物和普通参照物，图像目标带有类别标签和实例标签，其中视觉基础大模型的选择以分割准确率作为首要参考指标；S4、在点云中，采用无监督分割方案通过聚类算法将点云的点按照特征相似性进行分组形成点云簇得到分割后的点云目标作为点云分割结果，点云目标带有实例标签、没有明确的类别标签；S5、对点云分割结果做时序跟踪关联融合，将多个时间步的分割结果融合起来，得到点云分割结果在整个时间序列上的综合信息，在融合后的综合信息基础上，对点云目标进行分类和识别，得到类别标签；S6、将图像分割结果和点云分割结果通过同类别距离筛选方式，对图像目标和点云目标进行距离和角度参数对齐匹配实现图像目标、点云目标实例对齐，其中将图像目标作为真值，点云目标作为预测结果，得到点云图像投影；S7、通过点云图像投影一致性矫正相机与点云传感器外参；具体地，在匹配成功的图像目标、点云目标实例中，通过分析典型参照物和普通参照物的点云图像投影一致性，优化如下代价函数： 表示第k个典型参照物对应的损失函数，表示第i个普通参照物对应的损失函数，α和β是超参、根据参照物不同调整不同权重，n是典型参照物数量，m是普通参照物数量。

全文数据：

权利要求：

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